石川県クマ出没マップの作成

クマ×共生ハッカソン Day 2

伊東宏樹

2025-09-27

誰？

  • 伊東宏樹（1967年小松市生まれ）

  • 個人事業主（データ解析や統計研修講師などお引き受けします）

  • 前職: 森林総合研究所（里山管理や、シカによる森林への影響など）

  • 出版物: 『生態学のための階層モデリング』（共訳）など

  • 最近: iNaturalistに生物の観察情報を登録しています

石川県クマ出没マップ

https://ito4303.shinyapps.io/Isikawa_kuma_map/

こうやってつくりました

使ったもの

  • R: データ整理・整形、統計分析

  • Leaflet: 地図化

  • Shiny: ウェブアプリ化

R

統計計算とグラフィックのための言語と環境

  • 統計分析に非常に強い
  • 豊富なパッケージ群による機能拡張

Leaflet

インタラクティブ地図を作成できるJavaScriptライブラリ

Rからは、leafletパッケージを使って利用できる

Shiny

R（またはPython）でウェブアプリを作成できる

データ

Rでデータの処理

  • データ読み込み

  • 整理

    • データ形式の統一（元号→西暦など）

    • 異常値の修正

    • 出没タイプ別のデータの統合

  • Parquet形式で出力

具体的な内容 ☞ 石川県のクマ出没データをRで前処理

過去の出没情報の地図化

  • 前処理したParquetファイルを読み込み

  • ポップアップテキストの作成

  • Leafletで地図化

具体的な内容 ☞ 石川県クマ出没マップの作成

予測モデルの作成

  • 生態学で使用される種分布モデル SDM (Species Distribution Model) を使用

  • クマそのものではなく、クマの出没情報の分布を予測

  • RのsdmTMBパッケージを使用

  • 時空間自己相関をモデルにとりいれる

  • 3次メッシュの土地利用（森林、河川・湖沼）とブナの豊凶を説明変数に

具体的な内容 ☞ 石川県のクマ出没予測マップの作成

予測確率

最尤推定値にもとづく確率ではなく、上側20％点を予測値として採用

出没確率を過小評価するほうが危険なので、あえてやや高めの予測値を採用

おわりに

  • 要検討事項

    • 予測モデルの改善
      • 予測確率の設定はこれでいいのか？
      • 2025年の結果との照合
    • UIの改善

  • 作成したコードはGitHubにて公開

Kanazawa.R のご案内

  • R勉強会 Kanazawa.R #4

  • 日時: 2025年11月15日（土）

  • 会場: 金沢市内（+オンライン）

  • 参加ご希望の方は、connpassのKanazawa.R グループ https://kanazawar.connpass.comに参加、または伊東までお知らせください。